英国留学生必知：论文定量分析方法有哪些

　　定量数据分析方法

　　有两种比较流行的分析定量数据的方法，即描述性统计和推断性统计。

　　描述性统计：

　　当研究人员着手挖掘收集到的数据以通过数值计算、图表或表格简单地描述人口时，可以认为使用了描述性统计进行数据分析。它通常是数据分析的起始阶段，可以使用以下方法执行：

　　均值 ——也称为平均值，指的是一组离散数的中心值。它通常通过值的总和除以值的数量来计算。

　　中位数 ——对于数据集，它通常是中间值，将较高的一半与较低的一半分开。

　　众数 ——指的是一组数据中重复次数最多的值。

　　百分比 ——通常用于表示大型数据集中的一小部分受访者。

　　频率 – 它表明特定事件在实验或研究中发生的次数。

　　范围 - 它表示数据集的最高值和最低值之间的差异。

　　在使用描述性统计之前，您需要确定上述哪种方法可以更好地回答您的研究问题，以及您希望向目标受众展示什么。例如，给定数据集中受访者的性别分布尽量用百分比表示。

　　描述性统计也因其分析单个变量的能力而被称为单变量分析，是一种数据分析方法，当研究基于不需要推广到更大人群的小样本时通常很有用。例如，使用描述性统计数据可以很好地来比较两个不同城市接种疫苗的儿童百分比。

　　推论统计：

　　推论统计是一种数据分析方法，用于概括结果并对更大的人口做出预测。通常是研究人员用来描述两个或多个变量之间的关系而不是描述单个变量的定量数据分析的次要阶段。当研究人员使用以下内容时，就是运用了推论统计：

　　相关性 ——这种统计技术展示了两个变量之间关系的程度(关联或不存在)。例如，个子越高的人往往体重越大。因此，身高和体重是相关的。话虽如此，两者之间可能没有因果关系，也就是说体重增加并不会导致人长高。

　　回归 ——这种统计分析形式与根据一个或多个自变量的已知值预测因变量的值有关。例如，我们可以根据一个人的身高计算出他的体重。

　　方差分析 (ANOVA) – 这种统计技术通常用于分析给定样本中各组均值之间的差异。简单来说，ANOVA 可以帮助研究人员测试两个或多个组在实验中的差异或不同程度。例如，如果你试图衡量一个家庭的孩子总数与社会经济地位之间的关系，你可以从不同社会经济地位的家庭中招募样本开始，然后询问他们的孩子数量。在这种情况下，方差分析将用于检查各组反应之间的差异是否具有统计显着性或由于随机机会。

　　虽然上述统计技术是研究人员经常采用的进行推理分析的方法，但也有其他方法可用，例如标准差和方差。

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